為什麼 AI 越用越疲勞？避免脈絡切換疲勞（Context-switch fatigue）
為什麼 AI 越用越疲勞？如何避免脈絡切換疲勞（Context-switch fatigue）。
現在的 AI 無論再怎麼聰明，當你給它一個夠複雜的工作，它還是需要一段思考或執行時間。但是如果你在頻繁不同的 AI 工作內文之間切換——這個 AI 確認 A、那個 AI 確認 B、另一個 AI 確認 C——當你有好幾個這樣的切換時，其實工作沒幾個小時，你就會感到非常非常的累，好像已經工作一整天了一樣。
這個問題跟擔任專案經理或類似的管理工作一樣，都會面臨同樣的疲勞問題。我在這裡整理了三個做法，供大家參考：
我的答案其實很簡單：
- 離線自主模式
- 留在同一個脈絡
- 管理切換，而不是無節制切換
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離線自主模式 當任務需要長時間執行，而且過程中不需要太多即時回饋時，你可以在出門前或處理雜事時，讓 AI 自己運作。像我自己有一些影片編輯的 AI 任務，我會用本地的 AI agents 來做影片初剪。如果片子夠長，處理起來會花蠻多時間，所以我通常會在出門前先把 agent 啟動；等我出門回來或完成其他事情之後，任務就已經完成了。面對這種比較「無腦」的工作，我認為是可以這樣處理的。
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留在同一個脈絡 但有些事情沒有辦法這樣處理。譬如你正在開發一個產品或改善一個 App，你需要等 AI 產出結果之後，立即確認是否可行、是否可以使用。這時候如果你一直在不同視窗之間切換、去看其他內容、再回來查看 AI 的結果，重複幾次、持續一兩個小時之後，你會發現自己非常疲累。所以這種情況下，我的做法通常不是離開，而是盡量讓自己留在同一個 Context 裡。你可以觀察它的思考過程（Thought process），理解它目前在做什麼；或者在同一個 Project 裡，持續思考還有哪些可以優化的地方、還有哪些可以補強、下一步應該如何進行——至少你仍然停留在同一件事情的脈絡之中。
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管理切換，而不是無節制切換 這件事情其實不只發生在 AI 使用情境，一般的管理工作也一直存在這個問題。做管理的人，每天都在產品、人事、溝通、客戶、問題排除之間進行切換。他們並不是沒有 context switch fatigue，而是更早開始面對這個問題。他們的做法不是避免切換，而是去管理切換：例如把同一種類型的工作集中處理；用時間區塊化的方式安排任務，讓切換變成有節奏，而不是持續被打斷；同時減少即時干擾，不要讓所有事情都可以隨時插入。
為什麼這件事這麼重要？因為人類的注意力其實存在一個很明確的問題，叫做「上下文疲勞」（Context switch fatigue）。上下文切換會讓大腦重新載入任務狀態，並消耗額外的認知資源。每一次切換回來，都需要一段時間重新進入專注狀態，而且這種疲勞會累積。
這背後其實牽涉幾個機制：
- 工作記憶：你原本腦中正在運作的內容，一旦被打斷，就容易消失；當你再次切換回來時，必須重新建立整個任務脈絡。
- 注意力殘留：即使你已經切換到下一個任務，前一個任務仍然會部分佔據你的注意力，導致當下的專注力下降。
- 能量消耗：每一次切換，都在消耗認知資源；這種消耗會隨時間累積，成為疲勞感。
- 決策成本：每一次切換，都伴隨重新判斷優先順序與行動選擇，這本身也是一種負擔。
因此很多研究發現，當一個人被打斷之後，要回到原本的專注狀態，可能需要 20 到 25 分鐘。
原文出自：https://www.threads.com/@readwalker/post/DWBNLgICFZD
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